Машинное обучение (machine learning, ML) закрепилось как одно из самых привлекательных направлений в IT. Рынок труда тоже расширяется, но делает это неравномерно: работодатели не поспевают за ростом числа специалистов. Так, если за год количество резюме соискателей выросло почти втрое, превысив более 5000 штук, то бизнес, в свою очередь, наращивает спрос, но осторожно и под конкретные проекты: число вакансий в годовом выражении выросло на 37%. Такие выводы следуют из исследования hh.ru и команды конференции «Матемаркетинг». Однако аналитики видят в этих результатах реализацию угрозы для IT-специалистов со стороны алгоритмов, которые уже вытесняют первых с рынкаПредложение превышает спросСогласно данным крупнейшей российской платформы онлайн-рекрутинга hh.ru и команды конференции «Матемаркетинг», с которыми ознакомился Forbes, за год количество резюме специалистов в области машинного обучения выросло в 2,8 раза, составив 5176 штук. Работодатели также наращивают спрос, но осторожнее и под конкретные проекты: число вакансий в годовом выражении выросло на 37%, до 920.Авторы проанализировали рынок машинного обучения в России за два периода: июнь 2023-го — июнь 2024 года и июнь 2024-го — июнь 2025 года. Предметом исследования стали вакансии и резюме, содержащие такие ключевые слова, как ML, machine learning, NLP, deep learning и др. Названия ролей могут различаться (среди основных — ML-инженер, ML-разработчик, ML-программист), но чаще всего описывают один и тот же тип задач.Основной рост обеспечивают молодые специалисты в возрасте 18–24 лет, которые приходят через образовательные треки, хакатоны, онлайн-курсы и программы переобучения. За год число таких специалистов выросло до 2600, что почти в три раза превышает показатели прошлых лет. Одновременно возрастает и количество ML-специалистов в возрасте 25–34 лет (рост в 3,7 раза за год). Это «старшие» сотрудники, которые переходят из других смежных направлений (например, Data Science) или заканчивают этап переобучения. Гендерный профиль остается смещенным: 84% резюме принадлежат мужчинам, свидетельствуют данные исследования. Женщины при этом активно наращивают присутствие — их число выросло в 2,4 раза. При этом дисбаланс пока сохраняется.Москва (41%) и Санкт-Петербург (16%) остаются центрами концентрации вакансий по линии ML. Примечательно, что интерес к направлению активно растет и в регионах. Так, среди лидеров — Татарстан (6%), Самара (5%), Новосибирск (4%). «Вероятнее всего, из-за развития там технических вузов. Это подтверждает тренд на формирование локальных кластеров», — рассуждают аналитики.Что касается зарплатных ожиданий и рыночных предложений, то в 2024–2025 году медианное предлагаемое ML-специалистам вознаграждение (то есть показатель, равноудаленный от самого большого и самого маленького значения) выросло до 217 700 рублей против 183 300 рублей годом ранее (+18,8%). При этом медианные ожидания соискателей снизились — с 153 800 рублей до 106 100 рублей (-30,9%). Такой разрыв (более 111 000 рублей) указывает на дисбаланс, говорится в исследовании: часть специалистов занижают ожидания, чтобы повысить шансы на трудоустройство, а работодатели, напротив, демонстрируют готовность платить больше, чем рассчитывают соискатели. При этом стоит учитывать, что компании не всегда указывают уровень зарплаты в вакансии — особенно в нижнем сегменте, где условия предлагаются индивидуально или фиксируются на этапе офера.Обращает на себя внимание смещение фокуса в навыках на инженерный стек. Согласно данным вакансий работодателей, ML-специалисты должны владеть Python, SQL, PyTorch и библиотеками глубокого обучения. Среди новых требований — опыт в разработке API, работа с облачными платформами и ML-инфраструктурой (Docker, MLflow, TensorFlow Serving). «Это отражает переход от теоретического ML к его инженерной реализации», — обращают внимание авторы отчета.Таким образом, рынок машинного обучения в России развивается асимметрично: спрос на специалистов есть, но предложение растет быстрее. Компаниям предстоит настраивать HR-воронки и более детально расписывать свои требования к кандидатам, а также вкладываться в развитие технического бренда работодателя и наращивать свое присутствие на рынке, делают вывод эксперты: «А соискателям — углублять специализацию, развивать технические навыки, осваивать современный стек и тренировать насмотренность на примере реальных бизнес-кейсов применения ML в компаниях».«Работы на всех не хватит»Сегодня рынок машинного обучения в России переживает фазу взросления, говорит основатель IT-компании Tiqum, PropTech-проекта «Йорта» и HR-агентства it_smiles Юрий Гизатуллин. «Если два-три года назад ML воспринимался как узкоспециализированный навык, необходимый только в больших компаниях, готовых инвестировать в разработку собственных нейронных сетей (они стоили очень дорого), то сегодня, вместе со снижением порога входа в разработку собственных LLM, появляется потребность и в специалистах, понимающих, что это и как с этим работать. Среди них дата-аналитик, дата-саентист и, конечно, ML-разработчик», — поясняет он.С данными о зарплатном разрыве Гизатуллин не согласен: работодатели не готовы платить больше, чем просят соискатели. «Разрыв связан с тем, что так же, как и в других IT-областях ранее (дизайнеры, разработчики), на рынок выходят толпы «джунов», обученных по быстрым курсам и готовым взяться за любую работу за минимальные деньги, — делится наблюдениями он. — ML-профессионалы как стоили дорого, так и стоят. В моих бизнес-проектах зарплата хорошего ML-специалиста (senior) от 400 000 рублей».Российский IT-рынок усложняется, а машинное обучение становится одним из его ключевых направлений, констатируют участники отрасли. В компаниях растет потребность в IT-специалистах, которые умеют работать с данными, понимают принципы ML и способны применять ИИ-инструменты при разработке реальных продуктов, говорит директор HR-Tech в «Авито» Дмитрий Королев.Однако специалистов по работе с машинным обучением уже побеждает то, с чем они призваны работать, — искусственный интеллект. «Они активно идут в этот многообещающий сегмент, вакансии быстро закрываются, а их количество перестает расти высокими темпами, так как AI решает все больше задач», — замечает операционный директор HR-холдинга Ventra Лусине Абгарян. То, что рост количества специалистов опережает предложение, по ее мнению, мировая тенденция. Так, если в 2023 году в США было открыто 270 000 ML-вакансий, то в 2025-м — 90 000, говорит она.Тем не менее компании с ML-направлением все еще «заметно выделяются» на фоне других индустрий, считает основатель и генеральный директор Dream Job Борис Курбатов. «Здесь ключевую роль играют комфортные условия труда, возможности профессионального роста и доступ к современным технологиям. Эти факторы позволяют формировать сильный HR-бренд, что особенно важно в условиях растущей конкуренции за квалифицированных специалистов», — полагает он. Средний рейтинг работодателей среди ML-специалистов, основанный на оценках бывших и текущих сотрудников на платформе Dream Job, достигает 4,77 — это значительно выше, чем в среднем по IT (3,95) и по рынку труда в целом (3,82). «Москва лидирует по удовлетворенности оплатой (4,05 против 3,95 в регионах и 3,74 в Санкт-Петербурге), однако именно регионы показывают лучшие результаты по оценке условий труда (4,47 против 4,41 и 4,33), что говорит о выравнивании качества рабочих сред и росте привлекательности региональных IT-кластеров», — размышляет Курбатов об особенностях регионов и центра.Рост числа резюме Юрий Гизатуллин называет «вполне ожидаемым». Он приводит данные платформы it_smiles, где за последний год 42% резюме были связаны с ИИ-специальностями. «Это эффект «ИИ-волны»: молодые специалисты массово переучиваются и хотят войти в профессию, которую считают будущим. Логика проста: ты не можешь победить ИИ в кодинге, но можешь заставить его работать на тебя, — рассуждает он. — Однако рынок не бездонный. Сегодня бизнес нанимает ИИ-специалистов под конкретные бизнес-задачи, а не под модный тренд, как это было почти четыре года назад (бум на отечественную разработку, вызванный уходом западной)».Именно поэтому предложение растет быстрее, чем спрос, и конкуренция усиливается, продолжает предприниматель. Разработчиков, по его словам, очень много, спрос на саму разработку небольшой, все переучиваются, но на всех задач не ожидается: «А это значит, что многие останутся без работы, что и есть главный риск повальной цифровизации в любой отрасли. А в IT особенно обидно за ребят, ведь, по сути, их заменяют те алгоритмы, которые они же и создавали».
